plotnine

девятый сюжет

plotnine — это реализация графической грамматики в Python на основе ggplot2. Грамматика позволяет составлять графики путем явного сопоставления переменных в кадре данных с визуальными характеристиками (положение, цвет, размер и т. д.) объектов, составляющих график.

Построение графиков с помощью грамматики — это мощный инструмент. Пользовательские (и в других отношениях сложные) графики легко продумывать и создавать постепенно, в то время как простые графики по-прежнему легко создавать.

Чтобы узнать больше о том, как использоватьplotnine, ознакомьтесь с документацией. Поскольку уplotnine есть API, аналогичный ggplot2, но там, где ему не хватает охвата, может оказаться полезной документация по ggplot2.

Пример

 from plotnine import *
from plotnine . data import mtcars

Построение сложного сюжета по частям.

1. График рассеяния

   (
       ggplot ( mtcars , aes ( "wt" , "mpg" ))
       + geom_point ()
   )

   

2. Диаграмма рассеяния окрашена в соответствии с некоторой переменной

   (
       ggplot ( mtcars , aes ( "wt" , "mpg" , color = "factor(gear)" ))
       + geom_point ()
   )

   

3. Диаграмма рассеяния окрашена в соответствии с некоторой переменной и сглажена с помощью линейной модели с доверительными интервалами.

   (
       ggplot ( mtcars , aes ( "wt" , "mpg" , color = "factor(gear)" ))
       + geom_point ()
       + stat_smooth ( method = "lm" )
   )

   

4. Диаграмма рассеяния окрашена в соответствии с некоторой переменной, сглажена с помощью линейной модели с доверительными интервалами и нанесена на отдельные панели.

   (
       ggplot ( mtcars , aes ( "wt" , "mpg" , color = "factor(gear)" ))
       + geom_point ()
       + stat_smooth ( method = "lm" )
       + facet_wrap ( "gear" )
   )

   

5. Настройте темы

   I) Сделайте это игривым

   (
       ggplot ( mtcars , aes ( "wt" , "mpg" , color = "factor(gear)" ))
       + geom_point ()
       + stat_smooth ( method = "lm" )
       + facet_wrap ( "gear" )
       + theme_xkcd ()
   )

   

   II) Или профессиональный

   (
       ggplot ( mtcars , aes ( "wt" , "mpg" , color = "factor(gear)" ))
       + geom_point ()
       + stat_smooth ( method = "lm" )
       + facet_wrap ( "gear" )
       + theme_tufte ()
   )

   

Установка

Официальный релиз

# Using pip
$ pip install plotnine             # 1. should be sufficient for most
$ pip install ' plotnine[extra] '    # 2. includes extra/optional packages
$ pip install ' plotnine[test] '     # 3. testing
$ pip install ' plotnine[doc] '      # 4. generating docs
$ pip install ' plotnine[dev] '      # 5. development (making releases)
$ pip install ' plotnine[all] '      # 6. everything

# Or using conda
$ conda install -c conda-forge plotnine

Версия для разработки

$ pip install git+https://github.com/has2k1/plotnine.git 

Содействие

В нашей документации можно было бы использовать несколько примеров, но мы ищем что-то особенное. У нас есть два критерия:

1. Простые на вид сюжеты, которые в противном случае требуют одного или двух трюков.
2. Графики, являющиеся частью повествования об анализе данных. То есть они обеспечивают некоторую форму ясности, демонстрируя geom , stat , ... в лучшем виде.

Если вы придумаете что-то, отвечающее этим критериям, мы будем рады это увидеть. См. примерыplotnine.

Если вы обнаружили ошибку, проверьте проблемы, если о них не сообщалось, но сообщите о проблеме.

И если вы можете исправить ошибку, ваш вклад приветствуется.

Тестирование

В Plotnine есть тесты, которые генерируют изображения, которые сравниваются с заведомо правильными базовыми изображениями. Чтобы создавать изображения, одинаковые во всех системах, вам необходимо установить matplotlib из исходного кода. Вы можете сделать это с помощью команды pip .

$ pip install matplotlib --no-binary matplotlib

В противном случае в рендеринге текста могут возникнуть небольшие различия, которые мешают сравнению изображений.